盒马唠机器学习之决策树
树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理并且每增加一个特征相当于在数据中切一刀，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分也就是切一刀，它可以认为是if-then规则的集合，也可
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